ISSN 1673-0291 CN 11-5258/U
无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）辅助的移动边缘计算（Mobile Edge Computing， MEC）网络能够为地面用户设备（User Equipment， UE）提供优质的计算服务，但是为多无人机进行实时的轨迹设计仍是一个挑战.针对该问题，提出基于多智能体深度强化学习的轨迹设计算法，利用多智能体深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient， MADDPG）框架对无人机的轨迹进行协作设计.考虑到无人机有限的电池容量是限制无人机网络性能的重要因素，因此以无人机的能量效率之和为优化目标构建优化问题，联合优化无人机集群的轨迹和用户设备的卸载决策.每个智能体与边缘计算网络环境进行交互并观测自己的局部状态，通过Actor网络得到轨迹坐标，联合其他智能体的动作和观测训练Critic网络，从而改善Actor网络输出的轨迹策略.仿真结果表明：基于MADDPG的无人机轨迹设计算法具有良好的收敛性和鲁棒性，能够高效地提升无人机的能量效率；所提算法性能较随机飞行算法最高可提升120%，较圆周飞行算法最高可提升20%，较深度确定性策略梯度算法可提升5%~10%.
在列车超速防护（Automatic Train Protection， ATP）车载设备的实验室测试中，测试案例的数量庞大、复杂性高且存在大量列控领域专业术语，现有方法和模型由于缺乏列控领域知识，难以准确解析其语境信息并自动生成详细的结构化表示.针对这一问题，提出一种基于铁路双向编码器表示（Rail Bidirectional Encoder Representations from Transformers，RailBERT）模型的测试案例事件抽取方法.首先，通过新词挖掘算法扩展列控领域的专业术语并构建语料库，在此基础上采用基于铁路领域全词掩码（Railway Whole Word Masking， RWWM）预训练任务训练针对铁路列控领域的RailBERT模型，以增强模型对领域语境的理解.然后，提出一种基于事件抽取的方法来自动提取车载ATP测试案例的预期结果，通过预定义事件类型及事件论元，全方位解析和表征预期结果.最后，将RailBERT与双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）结合，以增强模型捕捉序列信息和标签之间依赖关系的能力，从而更有效地从测试案例中提取事件.实验结果表明：在测试案例事件抽取数据集中，所提模型的F1值达到90.3%，能够较准确地从测试案例中提取预定义的事件，进而生成测试案例预期结果的结构化表示，为实现自动测试奠定基础.
针对航空公司在竞争激烈的航线市场中对未来机票价格走势预测的需求，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆（Long Short-Term Memory， LSTM）网络的混合模型CNN-LSTM.在数据构建与输入部分，以航空公司间的竞争关系为核心，设计用于表征机票价格的通道数据结构；综合考虑影响机票价格波动的多种因素，分别构建表示航空公司属性、航班属性和日期属性的独立通道数据结构，并将这些通道数据进行整合，组成适用于卷积神经网络的多通道数据输入.在模型部分，利用一维卷积神经网络（one-dimensional Convolutional Neural Network，1D-CNN）对输入的多通道数据进行特征提取；通过长短期记忆网络捕捉数据中的时间依赖关系，实现对航线内不同航班未来机票价格的预测.将提出的CNN-LSTM混合模型与多种基线模型进行对比，并通过消融实验验证所选影响因素的有效性.实验结果表明：CNN-LSTM混合模型在预测性能上具有显著优势，与随机森林、支持向量机、单一卷积神经网络、单一长短期记忆网络以及向量自回归模型相比，预测平均绝对误差降低了18.74%~57.02%，平均绝对百分比误差降低了9.31%~22.16%；消融实验结果证实了影响因素的引入可以提升模型的性能.研究成果不仅能够为航空公司在票价制定与调整方面提供决策支持，也为机票价格预测领域的研究提供了新的思路和方法.
在设备到设备通信的车联网场景（Vehicle to Everything-Device to Device，V2X-D2D）下，信道的快速时变会导致基站（Base Station，BS）端通常无法获取完美信道状态信息（Channel State Information，CSI）.为解决现有频谱分配方案不适用于V2X-D2D场景的问题，考虑车对车（Vehicle-to-Vehicle，V2V）链路可靠性、最大发射功率、频谱复用的约束，建立V2X的场景模型与通信模型.明确了在满足V2V链路可靠性的前提下，最大化车与基础设施（Vehicle to Infrastructure，V2I）链路的遍历容量的优化目标；在考虑信道快速时变影响的情况下，推导V2V链路的中断概率、V2I链路遍历容量的闭式表达式；针对一对一模式和一对多模式下的频谱分配问题，分别提出基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案和基于图着色-偏好列表的频谱分配方案.仿真结果表明：与现有算法相比，基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案接入率更高、复杂度更低，基于图着色-偏好列表的频谱分配方案也具有接入率、频谱利用率高的优势.
铁路轨道异物入侵对列车行车安全构成潜在威胁，情况紧急时可能导致列车脱轨倾覆和人员伤亡.针对现有铁路异物入侵检测模型在边缘设备上无法保证实时检测的问题，提出一种基于FasterNet和YOLOv8s改进的铁路异物识别算法.首先，采用参数量更小的FasterNet网络替代YOLOv8s的CSPDarkNet53主干网络进行特征提取，以减小模型参数量和计算量.然后，结合FasterNet中部分卷积思想，设计FasterBlock模块替代YOLOv8s颈部的C2f模块，实现多尺度特征融合，从而进一步减小模型参数量.最后，为解决网络轻量化导致的模型检测精度下降问题，重新设计BiFPN-A特征融合结构，采用Fusion替代Concat操作进行张量拼接操作，通过FasterBlock模块和Fusion实现跳跃连接的特征图融合，并在每一层FasterBlock模块之前引入无参注意力机制SimAM，保证改进后的整体模型在实现轻量化的同时能够有效防止检测精度的大幅下降.结果表明：在精度仅损失0.2%的情况下，改进后的模型尺寸减小60.89%，模型参数降低61.8%，计算量减小45.1%.
铁路异物侵限在线监测技术是铁路运行安全和旅客生命财产安全的重要保障.针对当前异物检测算法存在的遮挡目标检测、小目标检测不全不准等问题，提出一种基于YOLOv8的铁路异物检测算法Vanilla-YOLOv8.首先，结合VanillaNet中减少网络深度、短接分支以及通过改变深度训练策略和动态调节激活函数状态增强非线性能力的思想，改善YOLOv8模型中由于网络层数过多、短接分支过盛带来的模型退化、耗时以及深层小目标特征消失等问题，提高模型的特征提取能力和检测速度；然后，利用改进的局部卷积减少冗余特征的出现，确保特征能被充分利用；最后，在网络主干部分融入压缩激励（Squeeze-and-Excitation，SE）注意力机制，提高网络中关键特征的权重，加强对遮挡目标和小目标的特征表征能力和检测能力.实验结果表明：Vanilla-YOLOv8算法的平均精度均值达到98.7%，参数量下降61.39%，识别速度达到125帧每秒（Frames Per Second，FPS），速度和检测精度较传统的图像处理技术有较大提升.研究结果可以为在线实时监测提供参考.
铁路基础结构设施长期遭受车辆荷载以及外在环境因素影响，沿线的轨道扣件容易产生弹条丢失、偏移、损坏等问题，严重威胁轨道线路的安全运营.针对目前依赖人工目测和采样抽检等主观性强的检修方式所导致的检测效率低、漏检率高以及在边缘设备上无法实时检测的问题，提出一种基于YOLOv8s的轻量化轨道扣件状态检测模型FTEL-YOLO，旨在提高检测准确率和实时性.首先，参考FasterNet-Block的思想设计C2f-Faster模块以减小模型参数量；然后，为解决网络轻量化导致的模型检测精度下降的问题，在空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling Fast，SPPF）模块之后引入三元注意力机制（Triplet Attention），并引用EIoU作为边界框回归损失函数来提升对复杂背景下轨道扣件不同状态的特征提取能力；最后，对改进后的模型进行基于层自适应幅度的剪枝（Layer-Adaptive Magnitude-based Pruning，LAMP）操作，进一步压缩模型以减小冗余，提高其在边缘设备上的应用能力.实验结果表明：改进后的模型FTEL-YOLO检测精度仅损失0.3%，但计算量、参数量和模型大小分别下降63.1%、65.6%和66.2%，在保持准确性的同时实现了轻量化.
针对激光雷达无法采集真实色彩信息、图像三维重构点云精度低等单一传感器面临的问题，提出一种融合激光点云与图像对轨道进行三维重建的方法.首先，通过平滑和映射紧耦合的激光雷达惯性里程计（Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping， LIO-SAM）进行实时轨道激光点云建图；然后，利用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform， SIFT）算法提取多幅图像上的特征点，并通过匹配相同特征点的方式计算多视角图像之间的几何关系，由运动结构恢复（Structure From Motion， SFM）和多视角密集匹配（Multi-View Stereo， MVS）算法寻找、聚簇和生成包含轨道纹理色彩信息的稠密图像点云；最后，将轨道板的平面特征和钢轨线性特征作为索引特征，采用迭代最近点（Iterative Closest Point， ICP）算法将图像点云与激光点云进行合并配准，并以激光点云空间位置信息为基准，融合图像点云纹理色彩信息得到精准且真实感强的轨道三维模型.研究结果表明：相较于传统配准算法，改进算法的形状参数和最近邻点分布指标分别提升83.4%和85.9%；对轨道点云进行目标识别时，融合点云的总体精度较原始点云提升7.7%，在平均精度和均值交并等指标上表现更优；通过轨道融合点云计算得到的轨距、高差与实测数据的对比误差在3 mm以内，证明了轨道三维点云重构方法的有效性.
针对目前多模态融合3D目标检测方法难以有效融合目标对应图像特征的问题，通过引入近邻修正（Nearest Neighbor Correction， NNC）方法减轻目标点云稀疏和非目标点云的影响，提出一种多模态3D目标检测方法NNC-EPNet.首先，设计近邻修正模块NNC，利用增强后的近邻点云特征修正采样点云，减少点云数据中的噪声，增强目标点云特征，从而更好地融合目标图像特征；其次，设计基于Transformer的多模态特征融合编码器（Mutil-Modal Fusion Transformer，MFT），采用交叉注意力机制融合图像特征和点云特征，并且引入点云注意力机制聚合全局上下文信息，以提升特征表达能力；最后，分别在自动驾驶标准数据集KITTI和Waymo上进行对比实验.实验结果表明：NNC-EPNet方法在KITTI数据集上的平均精度均值达到84.47%，与基线算法相比，在容易、中等和困难3种难度场景下的检测精度分别提高了 2.00%、3.25%和5.68%；在Waymo数据集上的加权平均精度达到74.48%，与基线算法相比，提升了2.49%.研究结果证明了设计的两个模块NNC和MFT能够有效提升3D目标检测性能.
裂缝作为农村道路病害的主要组成部分，在检测过程中易受到路面阴影、杂草、泥土等干扰因素的影响，导致基于路面图像的自动化检测变得更加困难.为解决这一问题，提出一种基于Swin-Transformer主干网络的农村道路裂缝检测（Swin-Transformer Rural road Crack Detection，S-TRCD）模型.针对模型在裂缝特征提取过程中受到周围干扰物影响导致识别精度降低的问题，设计一种自适应的混合注意力机制模块CAS（Channel and Spatial），该模块能够在空间和通道两个维度上调整裂缝的权重，提高检测模型的抗干扰能力；针对多个裂缝在同一图像上尺寸差异较大导致识别困难的问题，改进了一种带注意力机制的多尺度目标检测头AHead（Attention Head），该检测头可以自适应调整网络感受野，实现多尺度的裂缝检测.为验证S-TRCD检测模型的检测性能，制作农村路病害基准数据集LNTU_RDD_NC，并对S-TRCD检测模型以及路面裂缝检测领域常用的改进YOLOv5、Faster R-CNN、YOLOv8检测模型进行训练.实验结果表明：S-TRCD检测模型在农村路面裂缝检测中较改进YOLOv5、Faster R-CNN、YOLOv8检测模型平均识别精度分别高4.06%、12.12%、2.84%，证明在农村路面裂缝检测领域中，S-TRCD检测模型具有较好的检测性能.
针对公路隧道视频关键帧提取精度低和速度慢的问题，提出一种联合多尺度滤波（Multi-Scale Filtering， MSF）和脊变化检测（Ridge Change Detection， RCD）的公路隧道视频裂缝关键帧高效提取算法.首先，基于多尺度滤波和Hessian矩阵设计裂缝脊特征提取方法，考虑裂缝在不同方向和尺度下的梯度和二阶导数性质，通过特征值解算和阈值分析，提取和融合不同尺度滤波结果中的脊线，实现公路隧道视频裂缝脊特征准确提取；然后，提出一种道路裂缝视频帧的索引空间模型，基于脊线差分分析和帧间相异约束，构建裂缝关键帧索引机制，利用脊线变化检测裂缝区域的动态特征，并通过帧间相异度判别筛选出具有代表性的关键帧，从而减少冗余帧，显著提高裂缝检测视频的处理效率；最后，开展公路隧道裂缝视频关键帧提取实验.实验结果表明：所提方法平均准确率较现有关键帧提取方法提高19.3%~43.2%，裂缝关键帧平均提取速度是基于运动的方法的11~13倍，有效提高了公路隧道裂缝检测效率，能够为公路隧道裂缝智能检测提供参考.
针对夜间场景下低照度图像整体亮度不足、边缘难以辨识与色彩失真等问题，在HSV色彩空间的基础上，提出一种基于多尺度自引导锐化-平滑图像滤波（Sharpening-Smoothing Image Filter， SSIF）的低照度图像增强方法.首先，利用HSV空间色彩亮度分离的特性，对V分量使用多尺度自引导锐化-平滑图像滤波，准确估计光照分量进而求得精确的反射分量.其次，针对光照分量分布不均的问题，提出一种二维自适应伽马变换算法并通过大量对比选取最佳参数，对较暗区域亮度进行拉伸，同时抑制较亮区域的亮度，使整体图像光照更加均匀，图像亮度更符合人眼视觉.再次，针对反射分量存在部分边缘模糊与噪声的问题，提出多尺度钝化掩蔽算法，在抑制噪声的同时能够有效增强图像细节信息，提升整体图像动态范围.最后，对S分量使用自适应饱和度增强算法，将增强后的S分量、V分量与保持不变的H分量合并转到RGB图像，并与带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（Multi-Scale Retinex with Color Restoration， MSRCR）中的色彩恢复因子结合得到最终增强图像.实验结果表明：所提低照度图像增强算法的基于精细自然场景统计的图像质量盲评价指标和平均梯度较其他对比算法分别提高了14.62%、32.10%，不仅能够有效地解决图像亮度分布不均问题，而且能够提高图像轮廓细节的丰富程度和对比度，整体效果优于其他对比算法.
高速铁路车网耦合系统电压低频振荡多发生在多台动车组同时轻载启动工况下，易引发牵引封锁，严重影响高速铁路的安全运行.针对低频振荡问题，以CRH3型动车组为研究对象，对低频振荡的产生原理和抑制方法进行了研究.首先，建立车网耦合系统阻抗模型，利用阻抗比伯德图分析低频振荡的产生机理；其次，设计一种分流模型PI控制器，利用仿真将分流模型PI控制器与传统PI控制器、自抗扰（Active Disturbance Rejection Control，ADRC）控制器、自适应自抗扰比例积分（Self-Adaptive Auto Disturbance Rejection PI，SAADR-PI）控制器进行性能对比；再次，提出一种基于分流模型PI控制的瞬态直接电流控制策略， 并利用仿真分析该控制策略对低频振荡的抑制效果；最后，利用小功率实验平台进行分流模型PI控制策略与传统PI控制策略的对比实验.研究结果表明：在额定负载下采用分流模型PI控制器的动车组四象限变流器直流侧电压超调量为17.13 %、调节时间为0.104 s、电压波动为±54 V，分流模型PI控制器提升了四象限变流器的动态性能；当6台采用分流模型PI控制策略的动车组同时轻载启动时，系统在0.4 s左右进入稳态，直流侧电压的调节时间为0.27 s，超调量为7.12 %，稳定后的电压波动为±32 V，分流模型PI控制策略能够有效地抑制低频振荡现象，为高速铁路车网耦合系统低频振荡抑制的研究提供参考.
针对现有轨道电路补偿电容故障诊断方法在复杂环境中受到高噪声干扰，导致故障诊断精度低的问题，提出一种基于迁移学习、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform， CWT）和时频增强残差网络（Time-Frequency Enhanced Residual Network， TFEResNet）的智能故障诊断算法.采用CWT将原始感应电压信号的时域和频域信息相结合，生成小波时频图，该图能够将补偿电容故障的特征信息映射到不同时间和尺度的局部位置，有效增强模型对故障特征的捕捉能力；将小波时频图输入到构建的TFEResNet模型中进行迁移学习训练，用于特征提取和故障分类，TFEResNet能够从时频图中提取复杂的时频特征，减少信号中多余和无用噪声的不良影响，提升诊断精度和模型的泛化能力.实验结果表明：在高噪声环境下，本文方法相较于其他方法在补偿电容故障诊断中表现出更高的准确率，其值达到99.28%，同时精确率、召回率和F1评分等指标也更优，证明了方法的有效性，为基于数据驱动的轨道电路补偿电容故障诊断提供了一种新方法.
针对当前在建立电机噪声振动分析模型时，存在绝缘漆和绕组导线结构复杂以及材料参数难以确定的问题，提出一种高精度等效建模和遗传算法优化的材料参数快速矫正方法.采用基于中心复合试验设计（Central Composite Design， CCD）的响应面模型，分析各向异性材料参数对模态频率的影响规律，利用多物理场耦合仿真分析电机额定工况下壳体及后端盖振动分布特性；通过振动台架试验验证多物理场分析模型的准确性，探明8 000 r/min附近48阶等效辐射功率等级峰值处产生机理.研究结果表明：各向异性材料中，绝缘材料的弹性模量对电机模态贡献最大；矫正后的电机整机有限元前3阶模态频率与锤击法模态试验结果相对误差在3.5%以内，等效建模及矫正方法可用于电机多物理场耦合模型构建；从整体趋势看，多物理场振动仿真结果与试验结果具有较好的一致性，其中48阶整体振动水平最大，其峰值主要由8 000 r/min转速下径向电磁力空间0阶12倍频激励频率与定子总成0阶模态频率6 239 Hz相交产生共振所引起.研究结果可以为电机噪声振动分布特性及产生机理的研究提供参考.
针对电动汽车充电负荷预测研究中存在的充电负荷预测耗时长、效率低、结果不准确等问题，提出一种可变带宽核估计与卷积神经网络时间序列预测相结合的预测方法.首先，结合电动汽车的充电行为和行驶习惯，获得大规模电动汽车的充电行驶数据，基于大量的实时数据，深入分析大规模电动汽车充电负荷的多种影响因素，并基于影响因素和实际路况等构建单位里程耗电量模型.然后，为准确拟合数据，引入3种传统概率模型，分析并比较它们的优缺点和拟合的准确度.最后，基于拟合结果，采用拟合准确度最高的可变带宽核估计模型对电动汽车充电负荷进行拟合，基于拟合结果结合卷积神经网络对电动汽车充电负荷进行预测.研究结果表明：所提方法将电动汽车充电负荷预测的平均误差降至3.11%，最大误差降至6.42%，有效提高了预测准确度，可为电网系统的维护提供借鉴和参考.
在工业领域中，由于机械设备恶劣的运行环境和复杂的工作条件，轴承故障信号常受到强烈背景噪声的干扰，难以有效提取故障特征.针对此问题，提出一种基于自适应分数阶循环平稳盲反卷积（Adaptive γ-order Cyclostationary Blind Deconvolution，ACYCBD γ ）的滚动轴承故障诊断方法.首先，引入一种新的局部峭度比指标（Local peak ratio，Lpr），确定最优滤波器长度.然后，计算基于高斯平稳模型的估计分数阶，构建分数阶循环平稳盲反卷积.最后，通过公开数据集和实测数据集验证所提模型的性能.结果表明：ACYCBD γ 与最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶循环平稳盲反卷积（Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution，CYCBD）相比，在公开数据集上的抑制比分别提高了20.61%、17.85%和44.95%，在实测数据集上的抑制比分别提高了53.63%、60.27%和55.16%；在-10~-20 dB的强信噪比影响下，ACYCBD γ 相较于CYCBD，Lpr提升了87.51%.ACYCBD γ 能够减弱噪声和干扰信号的影响，实现强噪声背景下轴承故障特征的准确提取.
为提高变流器的运行可靠性，掌握变流器风冷系统的散热状态，提出一种对于风冷散热器的热建模方法.首先，基于流体动力学理论和传热学理论建立考虑空气温度因素与散热器进风口堵塞的风冷散热器三维集总参数热模型；其次，通过仿真计算功率模块的损耗，利用计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）仿真软件模拟不同堵塞程度下的散热器温度，完成不同堵塞程度下的三维热网络模型的仿真验证；最后，搭建实验平台，将实测散热器温度与二维及三维热网络模型计算得出的散热器温度进行比较.研究结果表明：建立的风冷散热器三维热网络模型平均精度计算误差为1.8%，相较于传统的二维热模型平均精度计算误差降低5.1%，能够为冷却系统的散热状态评估提供参考.
